Comparison of protein-based cell-of-origin classification to the Lymph2Cx RNA assay in a cohort of diffuse large B-cell lymphomas in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: The cell of origin (COO) based molecular characterisation into germinal centre B-cell-like (GCB) and activated B-cell-like (ABC) subtypes are central to the pathogenesis and clinical course in diffuse large B-cell lymphoma (DLBCL). Globally, clinical laboratories employ pragmatic but less than ideal immunohistochemical (IHC) assay for COO classification. Novel RNA-based platforms using routine pathology samples are emerging as new gold standard and offer unique opportunities for assay standardisation for laboratories across the world. We evaluated our IHC protocols against RNA-based technologies to determine concordance; additionally, we gauged the impact of preanalytical variation on the performance of Lymph2Cx assay. METHODS: Diagnostic biopsies (n=104) were examined for COO classification, employing automated RNA digital quantification assay (Lymph2Cx). Results were equated against IHC-based COO categorisation. Assay performance was assessed through its impact on overall survival (OS). RESULTS: 96 (92%) informative samples were labelled as GCB (38/96; 40%) and non-GCB (58/96; 60%) by IHC evaluation. Lymph2Cx catalogued 36/96 (37%) samples as GCB, 45/96 (47%) as ABC and 15/96 (16%) as unclassified. Lymph2Cx being reference, IHC protocol revealed sensitivity of 81% for ABC and 75% for GCB categorisation and positive predictive value of 81% versus 82%, respectively. Lymph2Cx-based COO classification performed superior to Hans algorithm in predicting OS (log rank test, p=0.017 vs p=0.212). CONCLUSIONS: Our report show that current IHC-based protocols for COO classification of DLBCL at UKM Malaysia are in line with previously reported results and marked variation in preanalytical factors do not critically impact Lymph2Cx assay quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».